对csv第5列列数据进行文本分词操作，然后判断词里面有没有特定词，如果有则取值1，否则取值0

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import jieba

# 加载停用词表
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].values

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对第5列文本进行分词
data['text_segmented'] = data.iloc[:, 4].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word not in stopwords])

# 判断词里面有没有特定词，如果有则取值1，否则取值0
specific_word = '特定词'
data['specific_word_presence'] = data['text_segmented'].apply(lambda x: 1 if specific_word in x else 0)

该代码中，我们首先使用pandas库加载停用词表和数据。然后使用jieba库对第5列文本进行分词，去除停用词。接着判断每个分词列表中是否包含特定词，如果有则取值1，否则取值0。最后将结果保存在新的一列中。

相关问题

对csv某一列数据进行文本分词操作，然后判断词里面有没有特定词，如果有则取值1，否则取值0

下面是一个Python示例代码，使用第三方库jieba进行文本分词，然后判断每个词是否包含特定词，最终将结果写入到新的csv文件中。

import pandas as pd
import jieba

# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义特定词
special_word = '特定词'

# 对某一列进行文本分词
text_col = 'text'
df['words'] = df[text_col].apply(lambda x: jieba.lcut(x))

# 判断每个词是否包含特定词
df['has_special_word'] = df['words'].apply(lambda x: 1 if special_word in x else 0)

# 写入新的csv文件
df.to_csv('result.csv', index=False)

注意：在使用jieba库进行中文分词时，需要先安装该库并下载相应的词库。具体可以参考jieba库的官方文档。

用pandas的方法判断csv第5列的数据是否含有某些特定词，第五列的数据是一些文本句子含有则取值1，不含有则取值0

假设第五列的列名为"col5"，我们可以使用str.contains()方法来判断是否含有特定词，并使用astype()方法将True和False转化成1和0：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

# 判断是否含有特定词，将结果转成1和0
df['col5'] = df['col5'].str.contains('特定词').astype(int)

其中，'特定词'是你要判断的特定词，可以替换成你需要的词汇。